FNN과 CNN의 차이점 한눈에 보기: 구조, 용도, 특징 분석

딥러닝을 공부하다 보면 반드시 등장하는 두 가지 기본 구조가 있습니다. 바로 FNN(Feedforward Neural Network)과 CNN(Convolutional Neural Network)입니다. 이 둘은 모두 인공신경망의 일종이지만, 데이터 처리 방식, 구조, 사용 목적에서 큰 차이를 보이죠. 이번 글에서는 FNN과 CNN의 개념을 쉽게 설명하고, 구조적 차이, 장단점, 활용 분야까지 체계적으로 비교해보겠습니다.

📚 목차

• 1. FNN(Feedforward Neural Network)란?
• 2. CNN(Convolutional Neural Network)란?
• 3. FNN과 CNN의 구조적 차이
• 4. FNN과 CNN의 주요 특징 비교
• 5. 어떤 상황에서 FNN, CNN을 사용할까?
• 6. 마무리 요약

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1. FNN(Feedforward Neural Network)란?

FNN은 가장 기본적인 신경망 구조로, 데이터가 입력층(Input) → 은닉층(Hidden Layer) → 출력층(Output)으로 한 방향(Feedforward)으로만 흘러가는 형태입니다. 모든 뉴런이 이전 층의 모든 뉴런과 연결되어 있어 Fully Connected Layer (완전 연결 계층)이라고도 불립니다.

예를 들어 손글씨 숫자를 분류하는 MNIST 문제에서 각 픽셀 값을 벡터로 펼쳐 입력한 후, 간단한 은닉층을 거쳐 결과를 출력하는 방식이 FNN의 전형적인 형태입니다.

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2. CNN(Convolutional Neural Network)란?

CNN은 주로 이미지, 영상, 음성 데이터를 처리하기 위해 고안된 신경망 구조입니다. 합성곱(Convolution), 풀링(Pooling), 활성화 함수 등의 계층을 반복적으로 쌓으며, 입력 데이터의 공간적/시각적 특징을 자동으로 추출합니다.

예를 들어 고양이 이미지의 눈, 귀, 수염 등 특징을 자동으로 인식하고 분류하는 데 탁월합니다. CNN은 2D 필터를 사용해 국소적인 특징을 학습하고, 파라미터 수는 줄이면서도 더 풍부한 표현력을 가집니다.

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3. FNN과 CNN의 구조적 차이

• FNN: 입력 데이터를 벡터(1차원)로 받아 모든 뉴런이 서로 연결됨
• CNN: 입력 데이터를 그대로 2차원(또는 3차원) 형태로 처리하며, 지역적인 필터로 특징 추출
• FNN: 파라미터 수가 많고, 이미지 구조를 반영하지 못함
• CNN: 파라미터 수가 적고, 계층적 특징 학습이 가능

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4. FNN과 CNN의 주요 특징 비교

구분	FNN	CNN
입력 형태	1차원 벡터	2D 이미지 또는 3D 텐서
연결 방식	완전 연결	국소 연결 (필터)
특징 추출	수작업 또는 없음	자동 추출 (Convolution)
용도	탭 데이터, 정형 데이터	이미지, 영상, 음성
파라미터 수	많음	적음

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5. 어떤 상황에서 FNN, CNN을 사용할까?

✔ FNN 사용 예시:

• 숫자 예측, 가격 예측 같은 회귀 문제
• 설문조사 결과 분석, 정형 데이터 분류
• 벡터 형태의 입력 데이터 처리

✔ CNN 사용 예시:

• 이미지 분류(예: 고양이 vs 강아지)
• 의료 영상 분석 (MRI, CT 스캔)
• 자율주행차 객체 인식
• 감정 분석, 필기체 인식

즉, 데이터의 특성에 따라 FNN은 구조가 단순한 문제, CNN은 시각적/공간적 분석이 필요한 문제에 최적화되어 있습니다.

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6. 마무리 요약

FNN과 CNN은 모두 딥러닝 모델의 근간이 되는 구조이지만, 데이터 처리 방식과 표현 능력에서 차이를 보입니다. FNN은 정형 데이터나 벡터 입력에 유리하고, CNN은 이미지처럼 구조가 있는 데이터에 강력한 성능을 보여줍니다. 두 모델 모두 상황에 맞게 적절히 선택하면, 더 효율적인 문제 해결이 가능합니다.